新規事業立ち上げのアンチパターンについて考えてみる。 このアンチパターンは、完全な飛地の新規事業だけではなく、複数プロダクトを経営する中での隣接領域の新規プロダクトの立ち上げのときや、あるセグメントにPMFした状態から次のPMFを探すときも同様のアンチパターンが適用されうる。 ここでのアンチパターンは、1つ目の事業立ち上げ・プロダクト立ち上げで起こることはない。2つ目の事業や2つ目のプロダクトを立ち上げる際に留意する点であり、コンパウンドスタートアップを正しく経営するには必ず頭に入れておきたい内容である。 規模からの逆算と顧客インサイトの軽視新規事業における市場選択のアンチパターンである。 例えば、売上の30%成長を続けるための、計画と現実のギャップを埋めるために新規事業を規模から探してしまうみたいなケースで見られる。 大前提として、市場規模の推定は重要である。実際に事業をやっていると、い
「まじで殺しにきてる」10月開始のインボイス制度、2500億円税収増にかかるコストは年4兆円…「生産性激落ち」で批判殺到 - Smart FLASH/スマフラ[光文社週刊誌]
「まじで殺しにきてる」10月開始のインボイス制度、2500億円税収増にかかるコストは年4兆円…「生産性激落ち」で批判殺到 社会・政治 投稿日：2023.09.21 15:45FLASH編集部 10月1日に消費税のインボイス（適格請求書）制度がスタートすると、毎月約3400億円分の「対応コスト」が発生する――会計管理ソフトを提供するLayerX（レイヤーエックス）がこんな調査結果を発表した。 同社は、インボイス制度に対応した手作業での業務研修を企業の経理担当者らに実施。受講した40社・200人の作業時間をもとに業務の増加量を算出した。 【関連記事：「インボイス制度」啓発のフワちゃんに「稼いでいる側だから」集まる批判「税金がタレントに」国税庁への不満も】 制度の導入で請求書の支払い作業が1件あたり15分、経費精算の処理が5分増えるとみなし、この作業時間をベースに経理1人あたりの追加業務負担を計
![「まじで殺しにきてる」10月開始のインボイス制度、2500億円税収増にかかるコストは年4兆円…「生産性激落ち」で批判殺到 - Smart FLASH/スマフラ[光文社週刊誌]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e092f120e63de398936070c85eef37e66fc67b4f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdata.smart-flash.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F09%2F21152915%2Finboisu_jiji_1_thumb_Y.jpg)
Cloud Festa 2021 Winter 「デザイナー、データサイエンティスト、 クラウドエンジニア、で実現する共創の世界」 Tsuyoshi Hirayama
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
消費税のインボイス制度が10月1日にスタートすると、対応のための新たな業務が発生し、全国で毎月約3400億円の人件費が発生する可能性がある――電子帳簿サービスなどを提供するLayerXがこんな調査結果を発表した。 政府はインボイス制度により年間約2500億円の税収増を見込んでいるが、わずか1カ月で想定年間税収を上回るコストがかかる計算だ。 手作業によるインボイス対応を体験できるLayerXのツール「インボイス制度対応 体験キット」を使った研修を行った40社・200人の作業時間を基に、請求書の支払処理と経費精算の処理に関わる平均時間を算出した。 その結果、手作業でインボイス対応を行った場合の作業時間は、請求書支払処理で1件当たり15分、経費精算で同5分増えていた。 この作業時間をベースに、経理1人当たりの追加業務負担を計算したところ、月約1～2営業日増加することが判明。経理以外の従業員も、1
こんにちは！LayerXの mosa_siru (榎本) です。 LayerX インボイスでは、もともと github.com/go-swagger/go-swagger を利用してREST APIを開発していましたが、最近開発したワークフロー機能 のコンポーネントではGraphQLを取り入れました。 GraphQLには様々なメリットがあり、RESTとの比較記事は多くありますが、なぜ僕らは移行したのか、その結果どうなったのかを紹介していきます。 GraphQLのメリット GraphQLのメリットは、様々な箇所で語られています。例えばこの記事によれば、 強力に型付けされたスキーマであること アンダーフェッチとオーバーフェッチがないこと（後述） Apollo, Relayなどの、クライアントライブラリにより、フロントエンド開発が迅速になること 複数のGraphQL APIからの統合が可能 強力
プロジェクト管理はNotionしか勝たん！MLチームのスプリント管理を改善した話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、バクラク事業部のMLチームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 今回はMLチームのスプリント管理におけるタスク・プロジェクト管理にNotionの新概念であるProjectを導入してみたら嬉しいことがたくさんあったので、それらを紹介したいと思います。 イントロダクション Notionの2.30リリースでプロジェクトという概念が登場し、プロジェクトの管理のテンプレートが公開されるなど大きなアップデートがありました。 www.notion.so 本記事でも紹介しますが、このリリースで紹介されているテンプレートが優秀すぎるので、まだみてない方は是非見てみてください。 MLチームでは5月末ごろから、ちょうどスプリント管理に課題感を感じており、早速NotionのProjectを取り入れて6月中に運用してみましたかなり良かったので、本記事では我々目線でのその効果を紹介したい
こんにちは。バクラク申請・経費精算チームでエンジニアリングマネージャーをしているsh_komineです。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 ということで、今日は最近自分が「開発チームのマネージャーとして意識しているチームのCapability 」について話をしようと思います。LayerXのテックブログでは数少ないマネジメント系の話です。 私自身、エンジニアリングマネージャー歴自体は1年ほどなので、まだまだ足りない面もあると思いますが、誰かの参考になればと思います。 開発チームとCapabilityの定義 開発チームの単位もいろいろとありますが、基本的にはチームとして意思決定し、開発活動を続ける最小単位のチームを想定しています。開発エンジニアにプロダクトマネージャー、チームによってはデザイナーやQAなども含みます。自分の場合は職能横断型のプロダクト・顧客に向き合うチームを
株式会社overflowによって開催された、開発組織のあり方について考える1ヶ月「CTOWeek 2023 by Offers」。Week2に登壇したのは、株式会社LayerX 執行役員の名村卓氏。開発スピードを落とさないために必要な、イネーブルメント組織について話しました。全3回。1回目は、開発の生産性に大きく影響する、「チームの認知負荷（Team Cognitive Load）」について。 名村卓氏のキャリア変遷 大谷旅人氏（以下、大谷）：それでは本日のメインの名村さんのお話に入りたいと思います。LayerX 名村さん、ご登壇よろしくお願いします。 名村卓氏（以下、名村）：はい、よろしくお願いします。LayerXの名村と申します。今、LayerXでEnabling Teamという、Enablementをやっている組織にいるのですが、今日はそこでの経験と諸々含めてお話できればと思っていま
業務フローをなめらかにするために絡み合う複数プロダクトに、マイクロサービスならどう向き合うかの話です。LayerXのバクラクシリーズの話です。 完璧な設計＆アプローチとかではなく、現実にあったケーススタディとして、優しく見ていただけると幸いです。
はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
はじめにLayerXの福島です。先月LayerXのMBOを終え、創業から7年つとめましたGunosyの取締役も退任いたしました。MBOの経緯に関してましては大量に記事が上がっていますのでそちらを参照いただくとして、この場では改めてこの7年間お世話になった方にお礼を申し上げたいと思います。改めて7年間ありがとうございました。 さて、この記事なんですが、今後月1-2回くらいで僕の考えや、LayerXが何を狙っているのか、日々変わっていくビジネス環境の中でどういうことを考え、どういうアクションをしてるのかを発信していきたいと思っています。 第一回は、いま改めてこの10年間を振り返り、次の10年間何に賭けるか、なぜこのタイミングでブロックチェーンに張っていくのかをまとめたいと思います。 10年間を振り返って僕の事業に対する考え方は常々どのマーケットにはるか、そこはテクノロジーで10倍レバレッジかか
機械学習・データ部 / データチームの @irotoris です。こんにちは。 データチームでは社内で使うデータプラットフォームやデータマートの開発をしています。今日は弊チームの開発スタイルの中から「プレスリリース駆動開発」を紹介します。 データチームの開発スタイル データチームの開発は1週間のタイムボックスで、月曜日にバックログやプロジェクトから今週取り組むタスクを計画し、金曜にスプリントレビューを行っています。デイリーでは夕会を行っています。ベロシティの計測などは今のところできていませんが、いわゆるスクラムっぽい開発です。 その月曜朝の計画会で、まずプレスリリースを書いています。 プレスリリースとはなにか？ 本来プレスリリースは新商品や新サービス、経営・人事などの企業情報を、ニュースとしてメディアに掲載する文書ですが、ここではデータチームが開発・提供する機能や改善をユーザーに伝えるため
ストーリーポイントではなくアウトカムで開発速度を測る #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX バクラク事業部 バクラクビジネスカード開発チームEMの @shnjtk です。新しいMacBook Proがとても気になっています。スペースブラックいいですね。欲しい。 この記事は LayerXテックアドカレ 13日目の記事です。前回は @itkq による 情報の流通性を上げコミュニケーションを活性化させるNotionデータベース でした。次回は @yossylx が担当します。 今回は、開発チームの開発速度をどのようにして測るかということについてお話します。 ストーリーポイントによるベロシティの計測 ストーリーポイント（SP）とは、アジャイル開発において、開発しようとするユーザーストーリーや機能、その他のタスクの大きさを表す見積もりの単位であり、タスク同士の相対値で表現されます。例えば「この機能はSP 3」、「この機能はSP 5」のように使われます。タスクの完了
三井物産デジタル・アセットマネジメントで、ガバナンス・コンプラエンジニアリングをしている 鈴木 (@ken5scal )です。 いきなりですが、ログ管理はどの職種どの場面でも重要です。セキュリティにおいても、古生代よりサーバー、ネットワーク機器、アプリケーションなどから出力されるログを一元的に収集し、監視や分析を行うことで、セキュリティインシデントの早期発見や対応、コンプライアンス要件の達成が可能になります。 このようなログ一元管理を実現する代表的なソリューションは、そう、皆様よくご存知のSIEM。我らが「Security Information and Event Management」であります。 私はSIEMを、新卒で入社した大手企業でSOC(Security Operation Center)として触れ、その後ユーザー企業でもOSSやAWS GuardDuty（？）などの形で利用す
Clubhouseを支えている技術とアーキテクチャ、セキュリティについて - LayerX Research
#LayerX_Newsletter 2021-02-19 TL;DR Clubhouseは極めてシンプルなアーキテクチャ 音声データはAgoraを、リアルタイム性の高い情報の扱い(ルームの中など)はPubNubを利用 音声データが暗号化されていないなどセキュリティ面での課題も多い Clubhouseは招待制の音声配信SNSで、2020年Aplha Exploration社が開発したこのサービスは、つながりがある人同士でラジオ放送のように自由に会話を楽しんだり、興味ある人はその会話を傍聴、さらには会話に飛び入り参加もできる特徴がある。2021年に入り世代・国籍・性別を問わず爆発的人気となっており、日本では2021年1月からスタートアップ界隈を中心に一気に話題が広がっている。また、テスラの創業者や有名人・著名人などが利用しはじめたことで大きな注目を浴びた。今回はClubhouseはどのような
2021年3月1日よりLayerX 代表取締役CTOに就任しました。急な発表で驚かれた方もいらっしゃるかもしれませんが、今回の意思決定に至った経緯、なぜLayerXなのかについて、多少エモーショナルな部分も含めnoteにて書かせていただければと思います。 DMM改革の2年半2018年10月よりDMM.comのCTOに就任し、テックカンパニー化をミッションに改革を推進してきました。その過程で取り組んできたことは様々発信してきましたので詳細はそちらを見ていただけると幸いです。 この二年半、DMMという組織を広い範囲に渡って変化させてきました。非常に少しずつ、少しずつの変化の連続ですが結果として今はDMM Tech Visionを骨子に据え、Agility, Scientifi, Attractive, Motivativeという4つのバリューに基づいて一人ひとりが考え意思決定できる組織となって
こんにちは、LayerX の suguru です。 LayerX に入社して6ヶ月が経ち、LayerX の文化を肌で感じながら、開発の現場に触れてきました。本日は LayerX の羅針盤のアドベントカレンダーということで、ソフトウエアエンジニアの組織と文化について最近個人的に感じていることを書こうと思います。 LayerXの羅針盤については、下記のスライドをご覧ください LayerX の爆速文化についてLayerX に入社してまず感じたことが、何よりも開発の早さに強いこだわりがある、ということでした。社内の至るところで「爆速」という単語が飛び交い、ただ言葉だけでなく実際の開発も爆速に実行されています。この速度は、ある程度の規模の持った組織から見ると、驚異的であり、LayerX の大きな競争力になっていると感じます。 この爆速文化は、LayerX の羅針盤にもあるように「まずプロダクトから
それから1年後どうなったかの記事もありますのであわせてどうぞ ---- どうも、すべての経済活動をデジタル化したい、福島です。 最近あまりストックされるような形でLayerXの発信できてなかったので、「この1年間LayerXなにやっていたの?」という視点で書き溜めたいと思います。特に「LayerXは(もう)ブロックチェーンの会社じゃないよ」という部分について伝えられればなと思ってます。時間がない方は要約をお読みください。 要約- LayerXは(もう)ブロックチェーンの会社ではありません - 今LayerXは「請求書受取業務SaaS」「アセットマネジメント事業(Fintech)」「プライバシーテック」の3事業をやっている会社です - 3事業はブロックチェーンコンサルを通じて気付いたニーズから生まれたもので、実現したい世界(ミッション)は変わっていません - 日本は、ブロックチェーンとか言っ
※この記事はLayerXが重要視する価値観のひとつである「Trustful Team」をテーマとした「LayerXアドベントカレンダー2023春」の30日目の記事です。 前回は@y_ukkyyさんの『コトに向き合い、Trustfulな組織を実現するために』でした。次回は事業開発チームnoriさんによる記事です。お楽しみに！ すべての経済活動をデジタル化したい@yu-ya4です。2022年9月に機械学習エンジニアとしてLayerXに入社してから気づけば半年以上経っていました。時の流れは恐ろしく早い。 宣誓この4月から機械学習チームのマネージャーを務めることとなりました。また、本日30歳を迎えました（信じられない）。このブログは、LayerXアドベントカレンダーという場を借りた、そんな私の今後の働き方についての宣誓です。 「マネージャーであることを言い訳にせず、手を動かし続けます。」 言いたい
Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX バクラク事業部 申請・経費精算チーム エンジニアの @minako-ph です。ニホンザルYouTuberにハマって3年が経とうとしています。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の17日目の記事です。 前回は @yu-ya4 さんが書いてくれてます（本日公開予定！）。 次回は @shota_tech さんが担当します。 今回は、Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する過程を紹介します。 背景 弊社では全社的に Notion というサービスを利用しています。 私が所属する申請・経費精算チームでは、スクラムを利用した開発スタイルを採用しており、スプリント管理におけるNotionの運用に以下のような課題が発生していました。 状態 スプリントタスクDBの各タスクにマルチセレクトでスプリントを選択している スプリントタスクDBの各タスクに見積
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社LayerXの松村優也氏。機械学習の民主化とMLPdMの重要性について発表しました。 LayerX社・機械学習チームのマネージャーの松村優也氏 松村優也氏：それでは、LayerXの松村優也が「機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM」を副題として、「機械学習の民主化とMLPdMの重要性」というタイトルで10分お話しします。お願いします。 簡単な自己紹介ですが、あらためて、松村です。（スライドの）右上の黒いアイコンでよくSNSをやっています。「Twitter」などのIDはご覧のとおりです。 バックグラウンド的には、もともと京都大学で情報検
マネージャー任せにしない、今日からできる1on1満足度の高め方｜ayuka(talos) | #LayerX #HR #フルリモ #ママ
こんにちは。あるいはこんばんは。LayerX HRのtalosです。 最近は、SPY×FAMILYのアーニャちゃんに癒されております。 大阪からフルリモート社員としてLayerXで働き始めてから7ヶ月ほどが経ちました。直近、fukkyy-sanからLayerX羅針盤がメンバーにシェアされ、改めてLayerXで働く意思決定をして良かったと感じている今日この頃です。 ※今回の記事は、10月から始まっているLayerX 2022アドベントカレンダー(概念)、29日目の記事です。 前回はupamueさんによるメガベンチャーから “LayerX” にソフトウェアエンジニアとして転職して、コンフォートゾーンを抜け出した話 の記事でした。 次回は、Akinoさんにバトンを繋ぎます。 LayerX Advent Calendar2022どんな人にオススメの記事か・1on1の時間を有効活用したいと考えている
この記事はLayerXテックアドカレ2023の5日目の記事です。 昨日はmakogaさんがEngineering Career Ladderを作るときに気をつけたこと 其の一を書いてくれました。 次回はyuya-takeyamaさんがMicrosoft Graph APIについて書いてくれます！乞うご期待！ こんにちは、機械学習を通じて誰かをラクにしたい yakipuです。 今回は、10月から始まったインボイス制度に伴う適格請求書発行事業者登録番号（以下「登録番号」と表記します）のOCR読み取りの戦いについて記したいと思います。 インボイス制度は、売手が買手に対して正確な税率や消費税額を示す適格請求書（インボイス）を交付することで、買手が仕入税額控除の適用を受けるために必要な制度です。売手側は登録事業者として登録番号などが記載されたインボイスを交付し、買手側はインボイスを保存する必要があり
お世話になっております。LayerXの高際 @shun_tak と申します。現在は、データ分析組織の立ち上げに注力しています。 本記事では、バクラク事業におけるデータ組織とデータ基盤をテーマに取り扱います。データ分析における認知負荷や属人性を解消するための取り組みや、良質なデータを提供するためのデータ基盤の構築について、具体的な技術スタックを交えて解説し、最後に現在の課題と今後の展望について説明します。 また、この記事は 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 の2日目の記事になります。 1. データ組織について 1.1. チーム設立の背景 1.1.1. 多少間違ったクエリでも正しい意思決定ができれば、それはとても良いこと (余談コラム) 1.2. チーム構成 1.3. 業務内容 2. データ基盤について 2.1. データ基盤の構成 2.1.1. データソース 2.1.2.
LayerXにおける ChatGPTを活用したPoC事例 / layerx-poc-with-chatgpt
2023年3月23日 ChatGPT選手権！エンジニアリングに組み込んでみたらこうなりました LT大会 (https://findy.connpass.com/event/276736/) における5分LTの資料です。 機械学習技術を利用する必要があるようなPoCを誰でも・低コストで行えるようになったインパクトが大変大きいと感じています。その事例を簡単にいくつか紹介しました。
Next.js App Router を例に考える、技術選定・技術との距離感 #技術選定_findy / findy 2024-01-24
https://findy.connpass.com/event/306714/
この記事は、6月から始まっている #LXベッテク月間 38日目の記事です。 前日の記事は@akino_1027さんの「複数プロダクトに散らばったデータ統合に苦労した話」でした。 tech.layerx.co.jp Oui。CTO室およびFintech事業部で色々やってる @ken5scal です。本記事はSlackの障害中に書いています。 突然ですが、皆さんは当社のイネーブル担当として入社した名村さん（執行役員）がスピーカーとして登場したエピソードを聞いていただけましたでしょうか Podcastエピソード -> LayerX NOW!：Apple Podcast内の#51 Suguruさんを迎えて、LayerXが目指す「縦で突き抜けて横でイネーブルメントしていく組織」【メンバー：suguru×mosa×y_matsuwitter】 入社ブログはこちら -> 名村卓がLayerXへ「自分の
ChatGPT Bot を new Slack Platform で動かしてみた - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX の Enabling Team の suguru です。 ChatGPT のAPIが公開されて、ものすごい勢いで Slack へのインテグレーションが始まりそうです。 API 利用する場合は、会話の内容が学習などに使われることはない、ということで、安心して利用できそうです。 LayerX でも、早速ChatGPTが応答してくれるボットを作ってみることにしました。 今回は new Slack Platform を使うことにしました。new Slack Platform は、Slack Cloud と呼ばれる Slack 側のサーバーでコードを動かす機能があります。Slack にコードをデプロイするだけで、サーバーの準備等をしなくても ChatGPT を自分たちの SlackBot として埋め込むことができます。 注 - new Slack Platform は執筆時
こんにちは！LayerXバクラク事業部エンジニアの加藤 (@tatane616) です。 本記事では、私の所属するバクラク申請・経費精算チームで主に展開しているフロントエンド開発Tipsについて紹介します。 ※本記事は LayerX Tech Advent Calendar 2022 4日目の記事となります。 背景 バクラク申請・経費精算チームでは、以前「半年で3倍以上にスケールしたプロダクトチームを支える文化｜tatane｜note」で紹介させていただいたように、2022年12月時点で5名のエンジニアがいます。 LayerX では厳密に専門性で業務を縛ることは少ないです。プロダクトチームのエンジニアであれば、フロントエンドもバックエンドも（今後はおそらくアプリも）書きます。 その中には今までバックエンドやモバイルアプリを専門にやってきた方もいますが、上記引用の通り、LayerXの開発では
(この記事は「LayerXアドベントカレンダー2023春」の1日目の記事です。 今回は、LayerXが大事にしている行動指針である「Trustful Team」をテーマにお送りします。) どうも、すべての経済活動を、デジタル化したいLayerXの福島です。昨日(2023/2/28)は当社の資金調達のニュースが出ました。しっかりサービスの改善を進められるように頑張っていきます。 本日はこの資金調達の背景…という話ではなく、LayerXが大切にしている文化の話です。資金調達後、いよいよスケール期を迎えるLayerXにおいて今後も最も大切にしたい文化である「情報の透明性」についてです。 LayerXでは、毎週ALL Hands Meetingを行っています。その中で代表の二人から、会社の文化に関して大切と考えることを伝える時間をとっています。スケール後もこの文化は維持していきます。今回はそのとき
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
こんにちは、バクラク事業部 MLエンジニアの白井(@yakipudding)です。 7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間でして、ぜひ左記のリンクを辿って気になる記事を見ていただけるとありがたいです！ この記事は社内向けのLLM活用プロダクト LayerX Biz Boost について紹介します！ What’s LayerX Biz Boost? LayerX Biz Boostは、LLMを活用した業務効率化機能を搭載した社内向けのプロダクトです。 LLMの波に乗って爆速PoCを行うことで、多数の機能がLayerX BizBoostに搭載されてきました！具体的には、 社内向けChatGPT セールスチーム向けの商談の文字起こし＆要約 セキュリティチェックシート一次回答 など多数の機能があります！（ここで紹介していないものもあります！） 社内向けChatGPT APIを使用して
はじめに ChatGPTは、OpenAIが開発した高性能な自然言語処理モデルで、会話や質問応答など多くの分野で応用が可能です。この記事では、LayerXのバクラク請求書チームで開催したChatGPTを題材としたハッカソンの概要や、成果物についてお伝えします。 (※今回のハッカソンで業務上データは利用しておりません) ハッカソン概要 最近話題を集めているChatGPTですが、LayerXでも新卒採用や研修に取り入れることを検討しています。 layerx.co.jp ChatGPTやNotion AIをはじめとしたLLMは今後の製品開発でさらなる価値創出が期待されるため、この機会に知見を深めることを目指し、バクラク請求書チームでハッカソンを実施しました。 ハッカソンの様子（記事を書いた日に他チームでもハッカソンが行われていたのでその写真） ハッカソンで生まれたアイデア ハッカソンで開発された主
どうも、すべての経済活動を、デジタル化したい福島です。 本日はLayerXが挑戦するコンパウンドスタートアップについて解説したいと思います。 コンパウンドスタートアップとは、Ripplingという米国のスタートアップ のCEO Parker Conradさんが提唱しているスタートアップの新たな競争戦略です。Parker Conradさんはユニコーン企業Zenefitsの元CEOであり、Zenefitsでの失敗の経験を元に、Rippplingを創業。コンパウンドスタートアップという従来のセオリーとは異なるやり方で大成功を収めています。 Ripplingは20年8月にユニコーン入りしており、日経記事でも紹介されています。 TLDR(長すぎて読めないよという方に) コンパウンドスタートアップとは 創業時から単一プロダクトではなく、複数プロダクトを意図的に提供 部署でサービスを区切るのではなく、デ
先日福島から大規模言語モデルに触れた記事が出ました。 comemo.nikkei.com この記事の前後から様々な取り組みを続けてきたのですが、この度より会社として本気で大規模言語モデルに取り組もうということでLayerX LLM Labsの立ち上げを決定しました。私も最近多くの時間をLLMに充てています。小規模なチームになりますが、一緒に挑戦いただけるエンジニアやPMの方も募集中です。 prtimes.jp 本記事ではそのLLM Labsの立ち上げ背景について触れていきたいと考えています。 大規模言語モデルという新しいインターフェイス ChatGPTブーム以降急激に認知が広がった大規模言語モデルですが、直近ではこの機械学習モデルを取り込んだサービスも増えつつあります。膨大なテキストデータを学習することで、与えられた文に続く自然な文を予測するというシンプルな仕組みですが、そこからは考えられ
はじめに こんにちは。LayerX Labs（以下、Labs）エンジニアのきむ(@jkcomment)です。秘匿化モジュール「Anonify」の開発や大手金融機関や行政等との実証実験に携わっています。 Labsの開発はRustからはじめ、Rustで終わる tech.layerx.co.jp 先日、恩田（さいぺ）の方からAnonifyとRustについての話をしましたが、Rustは速度・安全性・効率的な並行性を特徴とし、C,C++と同等な性能を発揮しつつ、システムプログラミングに適した言語です。Anonifyはハードウェアレベルの機密性を実現するために Trusted Execution Environment (TEE) の一種であるIntel SGXを活用しています。Intel SGXはIntelのCPUが提供しているメモリ上に「Enclave」と呼ばれるハードウェア的に厳重に保護された領
バクラク事業部 Platform Engineering 部の uehara です。2023年4月に入社しました！ この記事では、直近で取り組んだ Datadog のコスト最適化の取り組みを紹介します。 概要 大きく2つの施策によって、Datadog の月額料金を 30% ほど削減しました。 毎月の利用量を事前コミットすることで単価を下げた ログ運用を見直すことでコストを約半分にした 利用量の事前コミット Datadog の一部機能では利用量を事前コミットすることで単価を下げることができ、価格表も公開されています。BILLED ANNUALLY が年契約、BILLED MONTH-TO-MONTH が月契約の単価です。 www.datadoghq.com オンデマンド料金と比較すると2割から3割ほど安くなっていることが分かります。 直近の利用実績から毎月必ず利用する分を算出し、MONTH-
O’Reilly Japanから翻訳されたゼロトラスト・ネットワークが発刊され３年が経過しました。当初は、まさしく本カンファレンスのHPが言及するように、「物理的・時間的な距離を超えた」環境を想定したセキュリティ上の考え方でした。しかし、皆様も３年間のインシデントなどからお気づきの通り、ゼロトラストの適用は従来のセキュリティ・レベルを単純に強化するものではありません。昨今の事例を振り返りつつ、充足させていかねばならないポイントを技術事例も含めお話いたします
企業文化に投資する｜福島良典 | LayerX
どうも、すべての経済活動を、デジタル化したい福島です。 本日は、LayerXが大切にしている「企業文化への投資」についてです。 LayerXでは事業戦略と同じレベル、もしくはそれ以上に企業文化に投資していくことを重視しています。 5年前の記事にもなり恐縮ですが色褪せない記事だったので引用します。かのメルカリも急成長の原動力は「バリュー」(行動指針) というくらいエクセレントカンパニーでは、企業文化への投資が重視されていると感じます。 LayerXでも、同様に企業文化への投資として様々な施策を打っています。直近では、ありがたいことに、従業員数が100名を超えました。企業文化というものを口頭伝達や雰囲気で伝えていくには限界の規模になっています。 LayerXでは「羅針盤」というカルチャーブックを共通見解として、こう決めるのはLayerXっぽくないよね、こういう行動ってLayerXらしいよねとい
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新規事業立ち上げのアンチパターン｜福島良典 | LayerX
開発速度が速い #とは（LayerX社内資料）
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10月以降「インボイス残業」発生へ 人件費「全国で月3400億円分」増加か LayerX試算
GraphQLでバックエンドのコードをすっきりさせた話 - LayerX エンジニアブログ
開発チームのマネージャーとして意識しているチームのCapability - LayerX エンジニアブログ
プロダクトが大きくなると、なぜ生産性は下がるのか？ 『Team Topologies』から読み解く、「認知負荷」という考え方
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LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX
LayerXが賭ける「次の10年」｜福島良典 | LayerX
プレスリリース駆動開発のすゝめ - LayerX エンジニアブログ
ログ一元管理の本質とSIEMの限界 - データ基盤への道 - LayerX エンジニアブログ
LayerX CTO就任によせて｜Matsumoto Yuki
ソフトウエアエンジニアの組織と文化｜Suguru Namura
LayerXはブロックチェーンの会社じゃありません、という話｜福島良典 | LayerX
マネージャーであることを言い訳にせず、手を動かし続ける｜yu-ya4
「LLM」を活用したプロダクト開発に必要な能力とは何か “機械学習の民主化”でますます注目される「MLPdM」の重要性
〜OCR戦記〜適格事業者登録番号との戦い🔥🔥🔥 - LayerX エンジニアブログ
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チーム全員がフルスタックになるためのフロントエンド開発Tips - LayerX エンジニアブログ
情報の透明性はなぜ大事なのか ー情報の秘匿は善意から始まるー｜福島良典 | LayerX
バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ
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